当自然灾害导致电网瘫痪，如何让多支维修队伍像精密齿轮般协同作业？传统调度方法常陷入“路线冲突”“资源错配”的困境，而我国团队研发的深度强化学习框架给出新解。北京航空航天大学团队在《Frontiers of Engineering Management》发表研究，提出融合演员-评论家网络与蒙特卡洛树搜索的AC-MCTS算法，在228节点电网模拟中，将多团队灾后恢复效率提升40%，弹性损失降低至传统方法的60%。该系统首次实现“全局路线规划+动态任务分配”双优化，为交通、供水等基础设施抢修提供通用方案。

传统调度的“致命短板”：多团队协作成“乱麻”

基础设施网络灾后修复如同“多线程拼图”：需同时调度多支团队，平衡修复优先级、路线效率和团队能力差异。然而，传统方法存在三大瓶颈：

• 局部最优陷阱：单一团队路线最优，却导致整体资源浪费。例如某算法让团队A优先修复近程小故障，却使关键枢纽节点修复延迟20小时。
• 能力错配：高级别节点（如变电站）需专业团队，但人工分配常出现“新手修核心，专家跑龙套”的情况，导致修复时间增加30%。
• 动态响应滞后：灾后损坏状态实时变化（如余震引发二次故障），静态规划算法无法快速调整策略。

数据显示，在含62个损坏节点的模拟场景中，传统启发式算法（HHG）需1011小时完成修复，而AC-MCTS仅需984小时，且弹性损失（RL）从256.49降至202.45。

AC-MCTS“双脑”机制：像围棋大师般预判全局

新算法构建“决策-评估”闭环系统，破解多团队协同难题：

演员网络（路线规划师）：基于电网拓扑结构（节点位置、线路连接）和实时损坏数据，生成数百万条可能的修复路径。如同导航软件规划最优路线，它会优先推荐“修复关键节点+最短移动距离”的组合，例如“团队1先修复供电半径最大的变电站，再沿主干道修复线路”。

评论家网络（效果预判师）：通过蒙特卡洛树搜索模拟未来100步修复效果，计算每种方案的弹性损失和恢复时间。例如，修复节点A可使5000用户恢复供电，但会导致团队2后续绕路20公里，而修复节点B虽仅服务2000用户，却能让团队3提前5小时支援其他区域。

两者协同如同“军师+统帅”：演员提出候选方案，评论家评估长期影响，最终选出全局最优策略。在4组损坏场景测试中，该机制使团队移动距离减少25%，关键节点修复时间提前15小时。

跨场景验证：从电网到城市生命线的普适性

研究在228节点电网、186条线路的复杂场景中验证了算法普适性：

• 极端损坏场景（62节点+186线路故障）：5支团队协同作业时，AC-MCTS将恢复时间压缩至670小时，弹性损失降至133.56，较3支团队配置效率提升35%。
• 团队能力差异适配：面对移动速度50-60km/h、修复效率不同的团队，算法自动分配任务——让高速团队负责远程节点，高效团队专攻核心枢纽，使整体效率波动控制在5%以内。

更重要的是，该框架可迁移至交通网络（如灾后桥梁抢修）、供水系统（管道破裂修复）等领域。团队通过调整节点权重（如交通网中“医院节点”权重更高），即可实现跨场景适配。

未来：多智能体协同与分布式计算

目前算法训练需28小时（4 GPU并行），团队计划下一步引入多智能体强化学习，让每个维修团队拥有独立决策模型，实现“去中心化”协同。同时，通过C++并行编程优化，将训练时间缩短至小时级，满足实时应急需求。

来源: 工程管理前沿